一种光储系统智能调度与故障预测方法、系统、设备及介质

本申请提供一种光储系统智能调度与故障预测方法、装置、设备及介质，属于智能光储运维技术领域，所述方法:实时采集光储系统数据并进行预处理；将预处理的数据输入多模态融合模型，通过交叉注意力机制进行统一特征表示，得到融合特征；将融合特征输入预测模型进行故障预测及剩余使用寿命预测；将预测结果通过强化学习算法生成以故障类型、故障概率、实时电价构成的状态空间，以储能电池组充放电功率为动作空间的调度策略，并设置奖励函数；根据光储系统的实际运行数据构建经验回放池，定期更新强化学习算法的策略网络。本发明通过多模态传感器采集数据，结合深度学习和强化学习，实现光储系统的智能故障预测与动态调度，提升运行效率和可靠性。